【摘 要】
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交通强国建设逐步转向高质量发展,城市轨道交通路网规模不断扩大、乘客出行需求更加复杂多元,在政策方向与发展需求的双重影响下,精确且实时地反应路网需求变化,受到学术界的广泛关注。大量信息化系统的部署为研究提供了数据基础,然而,存在无法掌握乘客去向信息和走行路径信息的“盲区”,如何解决OD客流短时预测与多路径分配问题,是本文要解决的核心问题。本文在最大化利用AFC数据的基础上,使用深度学习、概率推理等技
【基金项目】
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国家自然科学基金:高速铁路网络通过能力综合利用理论与方法研究(U1734204); 国家重点研发计划:“一带一路”陆路通道国际联运研究与交流中心(2016YFE0201700);
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交通强国建设逐步转向高质量发展,城市轨道交通路网规模不断扩大、乘客出行需求更加复杂多元,在政策方向与发展需求的双重影响下,精确且实时地反应路网需求变化,受到学术界的广泛关注。大量信息化系统的部署为研究提供了数据基础,然而,存在无法掌握乘客去向信息和走行路径信息的“盲区”,如何解决OD客流短时预测与多路径分配问题,是本文要解决的核心问题。本文在最大化利用AFC数据的基础上,使用深度学习、概率推理等技术手段,建立了OD客流需求预测-路径流量时变分配两阶段研究框架。主要工作包括:(1)建立轨道交通客流短时预测与多路径分配研究基础。梳理影响OD客流分布和乘客路径选择的因素,研究多源数据获取与处理方法(包括建立路网拓扑结构、提取客流时序数据、划分网络车站类型和处理历史天气数据),为后文研究奠定数据基础;(2)提出“观测-估计-预测”的OD客流短时预测模型。构建OD流与进站客流间的时空关联关系,从多时域历史数据中推理估计,得到准实时更新的OD估计值,弥补当前时刻前序时间段OD数据“时段盲区”。进而将客流特征、时间特征、空间特征与外部特征作为输入,构建多因素自适应Kalman Filter-LSTM OD客流短时预测模型,提升预测精度;(3)设计“群体结果-个体行为”的多路径客流分配算法。构建OD对有效路径集,结合乘客旅行时间,从刷卡数据展现的群体选择的“果”去推测个体选择的“因”。基于EM算法求解多路径OD旅行时间混合高斯模型,得到群体乘客路径选择偏好;从海量历史数据中,还原个体选择行为,计算得到与预测粒度耦合的时变乘客路径选择比例,提升分配精度。(4)以2019年苏州轨道交通网络为例,对5对OD进行短时预测,从不同客流需求、运营日和运营时段分析预测结果;对2对OD进行多路径客流分配,从群体结果、票种特征分析分配结果,验证了模型的可行性及适用性。本文从乘客出行链涉及的两大环节出发,统一划分预测与分配粒度,弥补准实时OD量的缺失,提升OD客流短时预测精度,还原乘客个体选择行为,计算分时乘客路径选择比例。从而,提高城市轨道交通的运营管理能力,为运营部门在线决策提供信息支撑。图49幅,表37个,参考文献76篇。
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